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Enregistrement W4392924133 · doi:10.1656/045.031.0106

PCR-Based Amplification of a Cox1 Mini-DNA Barcode Gene from Feces: A Non-Invasive Molecular Technique to Identify Environmental DNA Samples of Maritime Shrew (Sorex maritimensis)

2024· article· en· W4392924133 sur OpenAlexaffabout
Golnar Jalilvand, Donald T. Stewart

Notice bibliographique

RevueNortheastern Naturalist · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensAcadia UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShrewFecesEnvironmental DNABiologyBarcodeDNA barcodingDNASorexGeneZoologyGeneticsEcologyBiodiversityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sorex maritimensis (Maritime Shrew) is endemic to Canada and found only in Nova Scotia and New Brunswick. The Maritime Shrew has been identified as one of the vertebrate species in Nova Scotia that is most susceptible to the effects of climate change and global warming, and it is listed by NatureServe as vulnerable (category G3). While generally regarded as a wetland specialist, relatively little is known about its specific habitat preferences. Non-invasive methods of sampling have proven valuable in identifying and monitoring such rare species. The objective of this study was to optimize a non-invasive method to document presence of Maritime Shrews using collected fecal DNA and to develop a PCR-based protocol to amplify a short, ∼120 base-pair section of the cox1 gene using shrew-specific primers. We used baited feeding tubes to collect shrew feces. We designed cox1 PCR primers to preferentially amplify this mini-DNA barcode for shrews in samples that may contain feces from rodents as well. We designed the primers to amplify a small amplicon to increase the likelihood of successful amplification from degraded DNA. This technique is likely to be effective for documenting the distribution and habitat preferences of this relatively rare shrew in Nova Scotia and New Brunswick.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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